Diplomado en Fundamentos de Big Data

 

Objetivo

Introducir a los participantes en los conceptos fundamentales del Big Data, su aplicación en diferentes sectores, y las tecnologías clave para la recolección, almacenamiento, procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos.

En la era digital, el volumen de datos generados crece exponencialmente cada día. Organizaciones de todo tipo enfrentan el desafío de cómo recopilar, gestionar y analizar estos datos masivos para tomar decisiones informadas. Big Data ha emergido como la solución clave para manejar estos grandes volúmenes de información, permitiendo a las empresas optimizar procesos, mejorar servicios y descubrir nuevas oportunidades.

 

Duración: 4 Semanas

Modalidad: Virtual

$ 70.000

INSCRÍBETE AHORA

Información general

  • Todos nuestros diplomados inician cada 15 días, los lunes. Una vez hayas realizado la matricula, recibirás un mensaje de correo electrónico con la fecha de inicio.
  • La duración de todos nuestros diplomados es de 4 semanas y durante ese periodo de tiempo tendrás acceso a nuestro campus virtual 24/7.
  • Desde el primer día trabajarás con casos reales de empresas que podrás usar en tu entorno laboral o personal, ya que Nuestro tutor cuenta con amplia experiencia en proyectos reales, lo que te permitirá aprender con las mejores prácticas utilizadas en el mundo laboral.
  • El certificado se emite una vez hayas aprobado el diplomado o curso correspondiente con una nota mínima de 60 puntos. Podrás descargarlo 8 días después de finalizar, digitando tu documento de identidad.
  • Importante: nuestros diplomados pertenecen a la educación informal, por lo tanto, no conducen a título profesional o certificado de aptitud ocupacional, según el Decreto 1075 de 2015 (artículo 2.6.6.8).

Presentación del diplomado

  • Educación a distancia en modalidad: Virtual.
  • Certificado: 120 horas.
  • Duracion: 4 Semanas.

Temario

SEMANA 1

  • Introducción al Big Data
  1. Historia y evolución
  2. Diferencia entre datos tradicionales y Big Data
  3. Las 5V de Big Data (Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad, Valor)
  4. Aplicaciones de Big Data en la industria
  5. Ecosistema de Big Data

SEMANA 2

  • Infraestructura y Herramientas de Big Data
  1. Tipos de almacenamiento: Relacional vs. NoSQL
  2. HDFS (Hadoop Distributed File System)
  3. Procesamiento en batch vs. tiempo real
  4. Introducción a MapReduce y Apache Spark
  5. SEM (Search Engine Marketing)
  6. IIntroducción a bases de datos NoSQL
  7. Cloud Computing para Big Data

SEMANA 3

  • Procesamiento y Análisis de Datos Masivos
  1. Introducción al análisis descriptivo, predictivo y prescriptivo
  2. Herramientas de análisis (R, Python)
  3. Técnicas de procesamiento de datos
  4. Introducción al Machine Learning
  5. Herramientas de visualización (Tableau, Power BI, D3.js)

SEMANA 4

  • Implementación de Proyectos Big Data
  1. Ciclo de vida de un proyecto Big Data
  2. Identificación de problemas de negocio y cómo Big Data los resuelve
  3. Gobierno de datos y ética
  4. Presentación de resultados y toma de decisiones basadas en datos